パターン認識

書籍情報
シリーズ名Rで学ぶデータサイエンス 全20巻 【5】巻
ISBN978-4-320-01925-6
判型B5 
ページ数288ページ
発行年月2009年10月
本体価格3,700円
パターン認識 書影
パターン認識

パターン認識とは,対象の特徴量から対象が属するカテゴリを推測する方法をさす。本書では,フリーソフトウェアであるRを利用して,パターン認識のさまざまな方法を解説している。手法としては,判別分析,ロジスティック回帰,k平均法,k近傍法,階層的クラスタリングといった古典的な方法から,サポートベクターマシンやブースティングといった比較的最近の話題まで取り上げている。各章は独立に読むことができるように構成され,簡単な例題をRを用いて実際に解析しながら読み進むことにより,パターン認識の基本的な考え方を身に着けることができる。また付録としてRの基本的な操作の説明と,アルゴリズムの実装例を紹介している。

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本書掲載のRプログラム(utf-8)
Rで学ぶパターン認識の本に掲載されているRのプログラムをデモ用にまとめました。 文字コードをutf-8に変換したものを,ZIP形式の圧縮ファイルにしましたので,ファイルを適当なところで展開してRを起動し,source(“script.r”) とすれば使い方が表示されます。
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本書掲載のRプログラム(euc)
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まえがき(pdf)
詳細目次(pdf)

目次

第1章 判別能力の評価

第2章 k-平均法

第3章 階層的クラスタリング

第4章 混合正規分布モデル

第5章 判別分析

第6章 ロジスティック回帰

第7章 密度推定

第8章 k-近傍法

第9章 学習ベクトル量子化

第10章 決定木

第11章 サポートベクターマシン

第12章 正則化とパス追跡アルゴリズム

第13章 ミニマックス確率マシン

第14章 集団学習

第15章 2値判別から多値判別へ

付録A Rの使い方
付録B プログラムの実装例